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跟着Nature学作图:R语言ggplot2箱线图/散点图完整示

跟着Nature学作图:R语言ggplot2箱线图/散点图完整示

作者: 小明的数据分析笔记本 | 来源:发表于2022-07-26 17:18 被阅读0次

    论文

    Graph pangenome captures missing heritability and empowers tomato breeding

    https://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9#MOESM8

    没有找到论文里的作图的代码,但是找到了部分做图数据,我们可以用论文中提供的原始数据模仿出论文中的图

    今天的推文重复一下论文中的 Figure4d Figure4e 散点图和箱线图

    image.png

    箱线图示例数据集

    image.png

    作图代码

    library(readxl)
    dat01<-read_excel("data/20220711/41586_2022_4808_MOESM8_ESM.xlsx",
                      sheet = "Fig4e",
                      skip = 1)
    dat01
    
    library(ggplot2)
    
    dat01$Type<-factor(dat01$Type,
                       levels = c("SNP","InDel","SV","SV array"))
    
    ggplot(data=dat01,aes(x=Type,y=Accuracy))+
      
      geom_line(aes(group=Metabolic),
                color="grey")+
      geom_boxplot(aes(color=Type),
                   fill="transparent")+
      geom_point(aes(color=Type))+
      theme_bw()+
      theme(panel.grid = element_blank(),
            legend.position = "none")+
      scale_color_manual(values = c("#3288bd","#66c2a5",
                                    "#f46d43","#f1226e"))+
      labs(x=NULL,y="Prediction accuracy") -> p1
    
    p1
    
    
    image.png

    散点图作图代码

    dat02<-read_excel("data/20220711/41586_2022_4808_MOESM8_ESM.xlsx",
                      sheet = "Fig4d",
                      skip = 1)
    dat02
    
    library(paletteer)
    library(latex2exp)
    
    ggplot(data=dat02,aes(x=accuracy_snp,y=accuracy_sv))+
      geom_point(aes(color=h2_snp))+
      scale_x_continuous(limits = c(0,0.5),
                         expand = expansion(mult = c(0,0)))+
      scale_y_continuous(limits = c(0,0.5),
                         expand = expansion(mult = c(0,0)))+
      geom_abline(slope = 1,intercept = 0,lty="dashed")+
      theme_bw()+
      theme(panel.grid = element_blank(),
            panel.border = element_blank(),
            axis.line = element_line(),
            legend.position = c(0.8,0.3))+
      scale_color_paletteer_c(palette="grDevices::heat.colors",
                              direction = -1,
                              breaks=c(0.01,0.5,0.99),
                              labels=c(0,"0.50","1.00"),
                              name=TeX(r"(\textit{h}${^2}$)"))+
      labs(x="Accuracy of SNP",y="Accuracy of SV") -> p2
    
    p2
    
    image.png

    拼图

    library(patchwork)
    
    p2+p1
    
    image.png

    示例数据和代码可以自己到论文中获取,或者给本篇推文点赞,点击在看,然后留言获取

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